展开

关键词

用Tensorflow完成

通过分类,我们可以将照片中的数,人脸,动植物等等分到它属于的那一类当中,完成。接下来,我就带着大家一起完成一个简单的程序,来实现经典问题。数据集? 我们第一步需要收集一堆数据,并且将每个都标号类,用来做成数据集。对于深度学习而言,一般的数据集大小至少上万起。所以收集数据这个工作还是比较繁琐的。 MNIST数据集是一个标准的数据集,上图所示,数据集里面有六万个且都标记完全。其中有五万个作为训练集,另外一万作为测试集。 其中y_是输入对应的正确的数标签,x就是照片。 2.网络主体?我们建立了一个四层全连接网络,每一层的网络宽度都是400。 简简单单的四层就能做到此之高的准确率,可见神经网络之神奇!代码下载 需要代码的同学请阅读原文访问我的github页面下载代码fnn-mnist.py。

30820

Softmax

TensorFlow 入门(二):Softmax MNIST是一个非常简单的机器视觉数据集,下图所示,它由几万张28像素x28像素的组成,这些图片只包含灰度值信息。 我们的任务就是对这些的图片进行分类,转成0~9一共十类。? 我们将在训练集上训练模型,在验证集上检验效果并决定时完成训练,最后我们在测试集评测模型的效果(可通过准确率,召回率,F1-score等评测。)每一张图片包含28像素X28像素。 我们可以用一个数数组来表示这张图片:?我们把这个数组展开成一个向量,长度是 28x28 = 784。展开这个数组(数间的顺序)不重要,只要保持各个图片采用相同的方式展开。 这里为多分类问题,因此我们采用Softmax Regression模型来处理。关于Softmax,可以参看这里。你也可以认为它是二分类问题Sigmoid函数的推广。

67840
  • 广告
    关闭

    云产品限时秒杀

    云服务器1核2G首年50元,还有多款热门云产品满足您的上云需求

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    TF.Learn

    minist问题计算机视觉领域的Hello world给定55000个图片,处理成28*28的二维矩阵,矩阵中每个值表示一个像素点的灰度,作为feature给定每张图片对应的符,作为label,总共有 这里展示了8个张图中,每个像素点(也就是feature)的weights,2、红色表示正的权重,蓝色表示负的权重3、作用越大的像素,它的颜色越深,也就是权重越大4、所以权重中红色部分几乎展示了正确的数Next

    66860

    tf28:

    MNIST数据集通常做为深度学习的练习数据集,这个数据集恐怕早已经被大家玩坏了。 本帖就介绍一个和MNIST类似,同时又适合国人练习的数据集-数据集,然后训练一个简单的Deep Convolutional Network要把洋文难上很多。 数据集: CASIA-HWDB 下载HWDB1.1数据集:$ wget http:www.nlpr.ia.ac.cndatabasesdownloadfeature_dataHWDB1.1trn_gnt.zip , 之后还要解压alz压缩文件$ wget http:www.nlpr.ia.ac.cndatabasesdownloadfeature_dataHWDB1.1tst_gnt.zip 这个数据集由模式国家重点实验室共享 ,它还共享了其它几个数据库,先mark: 行为分析数据库 三维人脸数据库 中文语言资源库 步态数据库 掌纹数据库 虹膜库数据 的样子:import osimport numpy as npimport

    3.2K90

    Tensorflow | MNIST

    这次对最近学习tensorflow的总结,以理解MNIST案例为例来说明 原始的网址:https:www.tensorflow.orgversionsr0.12tutorialsmnistbeginnersindex.html 比说,我们的模型可能推测一张包含9的图片代表数9的概率是80%但是判断它是8的概率是5%(因为8和9都有上半部分的小圆),然后给予它代表其他数的概率更小的值。 果这个像素具有很强的证据说明这张图片不属于该类,那么相应的权值为负数,相反果这个像素拥有有利的证据支持这张图片属于这个类,那么权值是正数。 softmax(x) = frac{exp(x_{i})}{sum_{j} exp(x_{j})}这样得到的结果便是概率,从而获取了是0-9这10个数的概率,然后比较概率的大小,概率最大的即为模型得到的结果类。 交叉熵产生于信息论里面的信息压缩编码技术,但是它后来演变成为从博弈论到机器学习等其他领域里的重要技术段。

    87410

    kaggle-

    lines = csv.reader(open(csv)) l = , dtype=float)train = llabel = l a = pd.DataFrame(train)# 二值化,不影响数显示 a = 1 l = load_data(test.csv)test = np.array(l, dtype=float)a = pd.DataFrame(test)# 二值化,不影响数显示a = 1import 画一个像素图片数,第二个图片,上面预测是0from PIL import Imageimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport csv

    28120

    PaddlePaddle之

    不过偶然试了一下,居然可以用pip install,不过为啥官网上没有呢? 所以,对于新来说,最简单的安装方式就是:CPU版本安装pip install paddlepaddleGPU版本安装pip install paddlepaddle-gpu用PaddlePaddle实现在第一层卷积层和第二层卷积层后加了dropout,阈值设为0.5。 这次训练的数据量比较小,但是果想要添加数据,也非常方便,直接添加到相应目录下。2.event_handler机制,可以自定义训练结果输出内容。 安装诡异是一个吐槽点,但其实还是很优秀的一个开源软件,尤其是最值得说的分布式训练方式,多机多卡的设计是非常优秀的,本篇没有讲,下次讲讲用paddlepaddle做单机单卡,单机多卡,多机单卡和多机多卡的训练方式来训练模型

    36580

    Digit Recognizer

    distance}最好得分grid_search.best_score_# 0.9677619047619048生成 test 集预测结果y_pred = grid_search.predict(X_test)入结果文件

    19130

    TensorFlow-(三)

    本篇文章在上篇TensorFlow-(二)的基础上,将全连接网络改为LeNet-5卷积神经网络,实现。 参数个数:Σ(前层x后层+后层)之前用于的3层全连接网络,输入层784个节点,隐藏层500个节点,输出层10个节点。 padding:是否使用padding,默认用的是VALID,注意这里是以符串的形式给出VALID。 LeNet-5是最早出现的卷积神经网络,它有效解决了问题。 9.png:The prediction number is: TRUEm = 10,n = 10test accuracy = 100%该测试结果用的是下面教程链接中的图片(下图第一排),换成自己的数

    22120

    TensorFlow-(二)

    本篇文章在上篇TensorFlow-(一)的基础上进行改进,主要实现以下3点:断点续训测试真实图片制作TFRecords格式数据集断点续训上次的代码每次进行模型训练时,都会重新开始进行训练, restore_model(testPicArr) print The prediction number is:, preValue任务分两个函数完成testPicArr = pre_pic(testPic)对图片做预处理 ) return preValue else: print(No checkpoint file found) return -1注解:1)main 函数中调用的application()函数:输入要的几张图片 (注意要给出待图片的路径和名称)。 注:以上测试图片用的是下面教程中自带的图片,测试结果100%准确,我自己用Windows画图板了0~9的数,准确度只有50%左右,可能是我体和MNIST库中的风格差异较大,或是目前的网络还不够好

    18710

    TensorFlow-(一)

    :一张数体图片变成长度为 784 的一维数组输入神经网络。该图片对应的标签为,标签中索引号为 6 的元素为 1,表示是数 6 出现的概率为 100%,则该图片对应的结果是 6。 TensorFlow模型搭建基础实现“MNIST数据集 ”的常用函数① tf.get_collection() 函数表示从collection集合中取出全部变量生成一个列表 。 实现体MNIST数据集的任务前向传播过程下:import tensorflow as tf INPUT_NODE = 784OUTPUT_NODE = 10LAYER1_NODE = 500 实现体MNIST数据集的任务反向传播过程下:import tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_dataimport 实现体MNIST数据集的任务测试传播过程下:#coding:utf-8import timeimport tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist

    32410

    用卷积神经网络CNN集?

    前几天用CNN集,后来看到kaggle上有一个比赛是集的,已经进行了一年多了,目前有1179个有效提交,最高的是100%,我做了一下,用keras做的,一开始用最简单的MLP 集相信大家应该很熟悉了,这个程序相当于学一门新语言的“Hello World”,或者mapreduce的“WordCount”:)这里就不多做介绍了,简单给大家看一下: 1 # Author:Charlotte 这个时候我还是没想到去用CNN,而是想果迭代100次,会不会效果好一点? 这里的CNN的网络结构还是比较简单的,果把CNN的结果再加几层,边复杂一代,结果是否还能提升?   总结:  1.CNN在图像上确实比传统的MLP有优势,比传统的机器学习算法也有优势(不过也有通过随机森林取的很好效果的)  2.加深网络结构,即多加几层卷积层有助于提升准确率,但是也能大大降低运行速度

    55390

    TensorFlow实例:

    MNIST数据集通常做为深度学习的练习数据集,这个数据集恐怕早已经被大家玩坏了。要把英文、数难上很多。 首先,英文符的分类少,总共10+26*2;而中文总共50,000多汉,常用的就有3000多。其次,汉有书法,每个人书风格多样。 TensorFlow下做高效地图像读取,基本的图像处理,整个项目很简单,但其中有一些trick,在实际项目当中有很大的好处, 比绝对不要一次读入所有的 的数据到内存(尽管在Mnist这类级的例子上经常出现 )…最开始看到是这篇blog里面的TensorFlow练习22: , http:link.zhihu.com? 具体在tf做数据的读取可以看看reading data in tensorflowhttp:link.zhihu.com?

    2.1K50

    KNN实现

    KNN实现 博客上显示这个没有Jupyter的好看,想看Jupyter Notebook的请戳KNN实现.ipynb 1 - 导入模块import numpy as npimport y_train, x_test, y_test = mnist.train.images, mnist.train.labels, mnist.test.images, mnist.test.labels展示

    72890

    Caffe2 - (九)MNIST

    Caffe2 - MNIST LeNet - CNN 网络训练; 采用 ReLUs 激活函数代替 Sigmoid.model helper import matplotlib.pyplot blob 内容,to_file=1 表示打印输出到文件 # 文件保存路径:root_folder model.Print(accuracy, , to_file=1) # 累加参数,并给出参数的统计值, 3.6 LeNet 模型部署模型保存:# 输出模型到文件,需要工指定模型的 inputsoutputspe_meta = pe.PredictorExportMeta(predict_net=deploy_model.net.Proto

    52050

    MXNet | MNIST比赛

    MNIST图片数据集由Yann LeCun创建,每条数据表示28*28像素的图片。它已经是用于衡量分类器在简单图片作为输入的标准数据集。神经网络是对于图片分类任务来说是强大的模型。

    29730

    TensorFlow 2.0 MNIST

    TensorFlow 2.0 在 1.x版本上进行了大量改进,主要变化下:以Eager模式为默认的运行模式,不必构建Session删除tf.contrib库,将其中的高阶API整合到tf.kears库下

    63310

    Tensorflow MNIST CNN

    参考文献 Tensorflow 机器学习实战指南源代码请点击下方链接Tesorflow 实现基于 MNIST 数据集上简单 CNN少说废话多代码下载并读取 MNIST 数据集import matplotlib.pyplot tensorflow.python.framework import ops ops.reset_default_graph() # Start a graph sessionsess = tf.Session() # 下载并读取数据集# 果本地没有 max_pool2 = tf.nn.max_pool(relu2, ksize=, strides=, padding=SAME) # 扁平化光栅化处理 # 将max_pool2的输出形状转化成list格式,其中分表示 tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=model_output, labels=y_target)) # 构造预测函数,通过输出预测是属于哪个数分类 # 果对于一张图片的输出果和标签相等则输出为1,否则为0.然后除以这批处理数量为准确率。

    19240

    使用TensorFlow构建神经网络来

    一个这样的任务是对象。虽然历史上机器无法与人类视觉相匹配,但深度学习的最新进展使得构建可物体,面部,文本甚至情绪的神经网络成为可能。在本教程中,您将实现对象 - 数的一小部分。 使用由Google Brain实验室开发的用于深度学习研究的开源Python库TensorFlow,您将获取数0-9的绘图像,并构建和训练神经网络以和预测数的正确标签显示。 mnist.test.labels, keep_prob:1.0})print(nAccuracy on test set:, test_accuracy)现在是时候运行我们的程序,看看我们的神经网络能够准确这些 我们还可以更改隐藏层中的单元数,并更改隐藏层本身的数量,以查看不同架构增加或降低模型精度。为了证明网络实际上是在绘图像,让我们在我们自己的单个图像上进行测试。 想要了解更多使用TensorFlow构建神经网络来的相关教程,请前往腾讯云+社区学习更多知

    57194

    基于tensorflow的

    一、前言本文主要介绍了tensorflow相关的理论,包括卷积,池化,全连接,梯度下降法。二、相关理论2.1 运算方法? 图1过程就像图片中那样,经过多次卷积和池化(又叫子采样),最后全连接就运算完成了。 2.2 卷积卷积神经网络简介(Convolutional Neural Networks,简称CNN)卷积神经网络是近年发展起来,并引起广泛重视的一种高效方法。 现在,CNN已经成为众多科学领域的研究热点之一,特是在模式分类领域,由于该网络避免了对图像的复杂前期预处理,可以直接输入原始图像,因而得到了更为广泛的应用。2.2.1 卷积运算过程?图2在图2中。

    55870

    相关产品

    • 云服务器

      云服务器

      腾讯云服务器(CVM)为您提供安全可靠的弹性云计算服务。只需几分钟,您就可以在云端获取和启用云服务器,并实时扩展或缩减云计算资源。云服务器 支持按实际使用的资源计费,可以为您节约计算成本。

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      扫码关注云+社区

      领取腾讯云代金券